Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод — AI native search Explained
AI-native search меняет правила игры. Теперь системы не просто ищут страницы по словам, а понимают запросы и дают готовые ответы, ссылаясь на источники. Это переворачивает классическое SEO и открывает новые возможности для быстрого поиска знаний в любой сфере.
Для бизнеса это означает переход от оптимизации для ранжирования страниц к созданию контента, который AI будет цитировать в своих ответах, полностью меняя SEO-стратегию
Еще статья по теме AI-поиска — GPT наконец перестал выдумывать факты и действительно понимает, что находит в интернете?
Помните вашу первую библиотечную карточку? Та особая карточка, которая давала доступ к знаниям, где нужно было просматривать картотеку, выписывать номера и искать на многочисленных полках в надежде найти желаемое. Затем пришел интернет, а с ним и поисковые системы, которые работали во многом как цифровая версия той библиотечной системы, только быстрее и с миллионами дополнительных единиц хранения.
Но сегодня мы наблюдаем что-то совершенно новое: AI-нативный поиск, изменение такое же масштабное, как переход от свечей к электричеству в поиске информации.
Три эры поиска — От искателя книг до умного помощника
Представьте трех разных помощников в вашем поиске знаний:
Искатель книг (Keyword Search): Это обычный поиск, который мы все знаем. Вы спрашиваете "советы по дешевым путешествиям 2025", и искатель книг тщательно проверяет свой список и выдает каждый результат, содержащий именно эти слова. Пропустили ключевое слово? Не найдете то, что нужно. Спросите "обувь для бега", и искатель книг не покажет вам идеальный результат о "лучших кроссовках для пробежек", потому что точные слова не совпадают. Искатель книг усердно работает, но воспринимает все буквально.
За кулисами эти традиционные поисковые системы используют большие таблицы соответствий, связывающие слова с документами. Хотя они хороши для поиска точных совпадений, им требуются ручные доработки, такие как связывание связанных слов (например, "кошки" с "кошка") и списки слов с похожими значениями, чтобы хоть немного стать умнее. Даже с этими дополнительными функциями они по-прежнему просто сопоставляют слова, не понимая их смысл.
Лингвист (Vector Search): Этот улучшенный помощник лучше понимает язык. Когда вы спрашиваете "Сколько лет 44-му Президенту США?", они естественным образом знают, что вы спрашиваете о возрасте Barack Obama, даже если вы не упоминаете его имя. Они понимают, что "доступный отдых в Италии" и "недорогая поездка в Рим" по сути означают одно и то же. Этот помощник находит лучшие совпадения, но по-прежнему выдает вам пачку результатов, которые вам придется читать самостоятельно.
Это стало возможным благодаря векторной технологии, где слова и документы становятся точками в математическом пространстве. В этом пространстве схожие значения группируются вместе, независимо от точной формулировки. Представьте это как большую карту, где "доступный", "недорогой" и "дешевый" существуют как близкие точки, достаточно близкие, чтобы поиск мог найти их все при поиске в этой области.
Помощник по исследованиям (AI-Native Search): Это большое изменение. Представьте умного помощника, который не только понимает ваш вопрос, но и читает за вас всю важную информацию, изучает ее и выдает вам четкий ответ простым языком. Если вы затем задаете уточняющий вопрос, они помнят, о чем шла речь, и корректируют свой следующий ответ соответственно. Они не просто находят информацию, они создают полезные знания.
Основное отличие: старый поиск находит страницы, содержащие определенные слова; AI-нативный поиск понимает вопросы и выдает ответы. Один просматривает множество веб-сайтов; другой ведет разговор о знаниях.
Великий сдвиг в SEO — От ранжирования страниц к цитированию в ответах
Это изменение в технологии поиска создает масштабный сдвиг в том, как веб-сайты пытаются попасть в результаты поиска (известно как SEO или Search Engine Optimization):
Традиционное SEO сводилось к тому, чтобы ваша веб-страница занимала как можно более высокое место по конкретным ключевым словам. Владельцы сайтов тщательно размещали целевые слова по всему контенту, оптимизировали технические элементы, такие как мета-теги и заголовки, и строили ссылки с других сайтов для повышения авторитетности. Цель была проста: заставить пользователей кликнуть по вашей ссылке на странице результатов поиска. Это привело к тому, что многие веб-сайты создавали неоправданно длинный контент, наполненный рекламой, где пользователям приходилось пролистывать абзацы "воды", прежде чем найти нужный ответ.
SEO для AI-Native Search совершенно другое. Вместо попытки ранжировать страницу цель состоит в том, чтобы ваш контент был представлен в качестве источника в AI-генерируемых ответах. Это означает сосредоточение на высококачественной, фактологической информации, которую AI-системы захотят цитировать. Четкое изложение, всестороннее освещение темы и точность становятся важнее плотности ключевых слов. Веб-сайтам необходимо создавать сигналы доверия и внедрять структурированные данные, которые облегчают AI понимание их контента.
Рассмотрим поиск "лучшие итальянские рестораны в Chicago". В старом мире вы получили бы список веб-сайтов для перехода, каждый со своей рекламой и всплывающими окнами. В мире AI-native вы получаете немедленный ответ: "Вот лучшие итальянские рестораны в Chicago: 1) Toto, 2) Pronto, 3) Cucina. Toto особенно известен своей пастой с трюфелем."
Это создает большую проблему для веб-сайтов, которые полагались на посетителей, приходящих на их страницы, чтобы увидеть рекламу или совершить покупки. Если AI выдает ответы напрямую, у пользователей меньше причин переходить по ссылкам. Новая цель — добиться упоминания вашего бренда в ответах AI, а не просто получать клики.
Как работает ваш AI-помощник по исследованиям
Так что же происходит за кулисами, когда вы используете AI-нативный поиск? Представьте команду экспертов, работающих вместе с невероятной скоростью:
Эксперт по языку: В центре находится LLM (large language model), представьте его как очень начитанного человека, который прочитал миллионы книг и может точно понять, что вы спрашиваете, даже если вы задаете вопрос в обычной или не совсем четкой форме. Он превращает ваш обычный вопрос в план поиска, выясняя, что вы на самом деле хотите узнать.
Команда смешанного поиска: Эта команда использует два разных метода для поиска полезной информации. Один использует базовое сопоставление слов для точных совпадений (например, "пиццерии в Chicago"), а другой понимает смысл, чтобы найти связанные идеи, даже если точные слова отличаются.
Этот комбинированный подход использует лучшее из обоих методов: сопоставление слов для точных вещей, таких как даты, имена или конкретные термины, в то время как поиск на основе смысла находит более связанные результаты. Например, поиск "доступная итальянская пицца с хорошими отзывами" может сначала найти страницы, содержащие "пицца" и "итальянская", а затем ранжировать их по тому, насколько хорошо они соответствуют идеям "низкая стоимость" и "положительные оценки".
Команда исследователей: Как только они собрали соответствующую информацию, эти специалисты используют RAG (Retrieval-Augmented Generation) для создания вашего ответа. Вместо того чтобы полагаться только на хранящиеся знания AI (которые могут быть устаревшими), они подпитывают его недавно найденной информацией из различных источников.
Это очень важно для точности. Если вы спрашиваете о недавних событиях, система получает актуальную информацию, предотвращая выдумывание деталей AI. Это как позволить кому-то прочитать важные части книги, прежде чем он ответит на ваш вопрос о ней.
Хранитель памяти: В отличие от обычного поиска, где каждый запрос существует отдельно, AI-нативный поиск запоминает, что вы спрашивали ранее. Это создает настоящий диалог вместо отдельных вопросов и ответов.
Эта память позволяет задавать естественные уточняющие вопросы. Если вы спрашиваете об электромобилях, а затем спрашиваете, как "они" сравниваются с гибридами, система знает, что означает "они". Продвинутые системы могут даже мыслить пошагово, автоматически выполняя повторный поиск с более точными вопросами, если ваш ответ оказался неполным.
Помощник по базам данных: Помимо чтения обычного текста, ваш AI-помощник может при необходимости искать организованные данные из баз данных. Если вы спросите о крупнейшем городе Бразилии, система может проверить географическую базу данных на предмет численности населения и информации о руководстве.
Это сочетание организованных данных и понимания AI объединяет точные факты и полезный контекст. В деловой среде это связывает вопросы сотрудников с корпоративными базами данных, информационными системами и хранилищами документов одновременно.
Писатель ответов: Наконец, AI создает легкочитаемый ответ, часто указывая, откуда была взята информация, чтобы вы могли ее проверить. Система может включать визуальные элементы при необходимости и остается готовой к новым вопросам.
Все это происходит за секунды, создавая плавный опыт, который больше похож на разговор со знающим другом, чем на борьбу с поисковой системой.
Реальные преимущества
Этот новый подход к поиску меняет наше взаимодействие с информацией:
Для повседневной жизни: Самое большое преимущество — простота использования. Любой может задавать вопросы в обычной форме. Получение прямых ответов экономит время и силы, избавляя от необходимости посещать множество сайтов и самостоятельно собирать информацию.
Диалоговый стиль делает изучение тем проще. Планируете поездку? Вместо того чтобы читать множество путеводителей, вы можете просто поговорить и скорректировать свои планы на основе предложений AI.
Для рабочих условий: В рабочих местах AI-нативный поиск объединяет информацию, разбросанную по электронным письмам, документам, базам данных и корпоративным веб-сайтам.
Новый сотрудник может спросить о политике компании или обязанностях и получить быстрые ответы из всей доступной информации. Сотрудники службы поддержки могут мгновенно находить примеры прошлых решений для аналогичных проблем.
Экономия времени значительна. Часы, которые раньше тратились на поиск по документам, превращаются в минуты разговора с AI, который уже нашел информацию.
Для равного доступа к информации: Самое главное, AI-нативный поиск делает экспертные знания доступными для всех. Он устраняет барьеры, которые ранее требовали специальных навыков поиска или доступа к человеческим экспертам. Студенты с ограниченными ресурсами могут обсуждать продвинутые темы, а владельцы малого бизнеса могут получить доступ к рыночным данным без дорогих консультантов.
Путь вперед
Мы движемся от подстраивания под компьютеры к компьютерам, подстраивающимся под нас, понимающим наш обычный язык и то, что мы на самом деле хотим. Будущие системы, вероятно, будут не только отвечать на вопросы, но и помогать выполнять задачи, запоминая наши предпочтения.
По мере развития этих систем им потребуется сбалансировать прозрачность источников информации, надежную защиту конфиденциальности и построение доверия через точные ответы.
Подобно тому, как сейчас нам трудно представить жизнь до поисковых систем, скоро мы можем задаться вопросом, как мы обходились без этих AI-помощников, превращающих огромные объемы информации в пригодные для использования знания. Переход от ключевых слов к пониманию полностью меняет наше взаимодействие с общими мировыми знаниями.